即使指定了seed，tf.random.shuffle也不提供可重现的结果

tf.random.shuffle是TensorFlow中用于对张量进行随机重排的函数。它可以用于打乱数据集、生成随机样本等场景。然而，即使指定了seed，tf.random.shuffle并不提供可重现的结果。

这是因为tf.random.shuffle的实现方式是通过在图的执行过程中引入随机性来实现的。尽管可以通过设置随机种子（seed）来控制随机数生成器的起始状态，但在多线程或分布式环境下，由于计算的并行性和异步性，无法保证每次运行时线程的执行顺序和调度方式完全一致，从而导致无法得到完全相同的随机结果。

然而，如果需要在训练过程中保持可重现性，可以考虑使用tf.data.Dataset中的shuffle方法。该方法可以通过设置参数buffer_size和seed来实现可重现的随机打乱。具体而言，buffer_size参数指定了用于随机打乱的缓冲区大小，而seed参数用于设置随机数生成器的种子。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建数据集
dataset = tf.data.Dataset.range(10)

# 打乱数据集
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10, seed=42)

# 遍历数据集
for element in dataset:
    print(element.numpy())

在上述代码中，设置了buffer_size为10，seed为42，这样每次运行时都会得到相同的随机打乱结果。

需要注意的是，tf.data.Dataset中的shuffle方法是在数据集的每个epoch开始时进行打乱操作，因此如果需要在每个epoch内保持相同的打乱结果，需要在每个epoch开始前重新设置随机种子。

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